اوامر التعامل مع الذكاء الاصطناعى

 عندما نتحدث عن "أوامر التعامل مع الذكاء الاصطناعي"، فإننا غالبًا ما نشير إلى التعليمات أو المدخلات التي نوجهها لأنظمة الذكاء الاصطناعي للحصول على استجابات أو تنفيذ مهام معينة. لا توجد "أوامر" موحدة وثابتة للذكاء الاصطناعي ككل، لأنها تختلف بشكل كبير حسب نوع نظام الذكاء الاصطناعي والغرض منه.

بشكل عام، يمكن تقسيم "أوامر التعامل مع الذكاء الاصطناعي" إلى الفئات التالية:

---

1. أوامر التفاعل مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) - "الهندسة السريعة" (Prompt Engineering)

هذه هي الطريقة الأكثر شيوعًا التي يتفاعل بها معظم الناس مع الذكاء الاصطناعي اليوم، خاصة مع أدوات مثل ChatGPT و Gemini وغيرها. "الأوامر" هنا هي في الواقع المطالبات (Prompts) التي تكتبها. الهدف هو صياغة هذه المطالبات بطريقة تجعل الذكاء الاصطناعي يفهم ما تريده بالضبط ويقدم أفضل استجابة.

أمثلة على أوامر التفاعل (المطالبات):

• طلب معلومات:
  • "اشرح مفهوم النسبية العامة لألبرت أينشتاين بطريقة مبسطة."
  • "ما هي عاصمة أستراليا؟"
• طلب إنشاء محتوى:
  • "اكتب قصيدة قصيرة عن جمال الطبيعة في فصل الربيع."
  • "صغ مسودة لرسالة بريد إلكتروني لتقديم طلب وظيفة مهندس برمجيات."
• تحليل وتلخيص:
  • "لخص المقال التالي في ثلاث نقاط رئيسية: [الصق المقال هنا]."
  • "حلل نبرة هذا النص: 'أنا سعيد جداً بهذا المنتج الجديد، إنه حقاً غير حياتي للأفضل!'"
• ترجمة:
  • "ترجم الجملة التالية إلى الإسبانية: 'كيف حالك اليوم؟'"
• التفكير النقدي وحل المشكلات:
  • "ما هي التحديات الرئيسية التي تواجه الطاقة المتجددة وكيف يمكن التغلب عليها؟"
  • "اقترح خمسة أفكار مبتكرة لتسويق منتج جديد للعناية بالبشرة."
• أوامر موجهة لتخصيص الاستجابة:
  • "اجعل الإجابة على شكل قائمة نقطية."
  • "تصرف كأستاذ جامعي واشرح الموضوع."
  • "ركز على الجوانب الاقتصادية فقط."
  • "الحد الأقصى للإجابة 100 كلمة."

نصائح مهمة لصياغة هذه "الأوامر":

• الوضوح والدقة: كن محددًا قدر الإمكان.
• تحديد السياق: زود الذكاء الاصطناعي بالمعلومات الخلفية الضرورية.
• تحديد الدور: اطلب من الذكاء الاصطناعي أن يتخذ شخصية معينة (مثل "خبير تسويق"، "كاتب سيناريو").
• تحديد التنسيق: اطلب تنسيقًا معينًا للمخرجات (مثل قائمة، جدول، فقرات).
• الأمثلة (Few-shot prompting): في بعض الأحيان، تقديم أمثلة على الإجابة المطلوبة يمكن أن يحسن النتائج.

---

2. أوامر التفاعل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي المتخصصة (مثل الرؤية الحاسوبية، الصوت)

هنا، "الأوامر" تكون أكثر تحديدًا وتعتمد على طبيعة النظام.

• في أنظمة الرؤية الحاسوبية (Computer Vision):
  • الأوامر (المدخلات): صور أو مقاطع فيديو.
  • النتائج: تحديد الكائنات، التعرف على الوجوه، تحليل المشاهد، قراءة النصوص من الصور.
  • مثال عملي: تطبيق على هاتفك يستخدم الذكاء الاصطناعي للبحث عن صور تحتوي على "كلاب". الأمر هنا هو تحميل الصورة وطلب تصنيفها.
• في أنظمة معالجة الكلام (Speech Recognition/Generation):
  • الأوامر (المدخلات): صوت (لتحويله إلى نص)، أو نص (لتحويله إلى صوت).
  • النتائج: تحويل الكلام إلى نص (STT)، تحويل النص إلى كلام (TTS).
  • مثال عملي: قول "يا سيري" أو "يا جوجل" (هذا هو الأمر الصوتي) ثم تتبعه بطلب مثل "ما هو الطقس اليوم؟"
• في أنظمة الروبوتات والتحكم الآلي:
  • الأوامر (المدخلات): بيانات من المستشعرات، أوامر تحكم محددة.
  • النتائج: تحريك الروبوت، اتخاذ قرارات في بيئة معينة، تنفيذ مهام ميكانيكية.
  • مثال عملي: في سيارة ذاتية القيادة، الأوامر تكون هي البيانات القادمة من الكاميرات والرادارات، والذكاء الاصطناعي يصدر أوامر بالفرملة أو التسريع أو تغيير المسار.

---

3. أوامر للمطورين والباحثين (برمجة وتدريب الذكاء الاصطناعي)

هنا، "الأوامر" ليست جملًا لغوية، بل هي تعليمات برمجية (Code) أو تكوينات (Configurations) تُستخدم لبناء وتدريب واختبار نماذج الذكاء الاصطناعي.

• اختيار الخوارزمية: تحديد أي خوارزمية تعلم آلي سيتم استخدامها (مثل الشبكات العصبية، أشجار القرار).
  • model = RandomForestClassifier() (مثال بلغة بايثون)
• تحديد معلمات التدريب (Hyperparameters): ضبط القيم التي تتحكم في عملية التعلم.
  • learning_rate = 0.01
  • epochs = 10
• أوامر تحميل البيانات: تحديد مصادر البيانات التي سيتعلم منها النموذج.
  • data = pd.read_csv('training_data.csv')
• أوامر التدريب: بدء عملية تدريب النموذج على البيانات.
  • model.fit(X_train, y_train)
• أوامر التقييم: قياس أداء النموذج بعد التدريب.
  • accuracy = model.score(X_test, y_test)
• أوامر النشر والاستخدام (Deployment): جعل النموذج متاحًا للاستخدام العملي.

---

الخلاصة

لا توجد قائمة "أوامر" شاملة وثابتة للتعامل مع الذكاء الاصطناعي، لأنها تعتمد على الواجهة التي تستخدمها وعلى الغرض من التفاعل. بالنسبة للمستخدم العادي، فإن إتقان فن صياغة "المطالبات" الواضحة والمحددة هو أهم "أوامر" التعامل مع الذكاء الاصطناعي، خاصة مع نماذج اللغة الكبيرة. أما بالنسبة للمطورين، فإن لغات البرمجة والأطر هي أدوات "الأوامر" الخاصة بهم.